from funtions import *
"""
# 矢量计算
a = torch.ones(1000)
b = torch.ones(1000)
start = time()
c = a + b
print(time()-start)
"""

"""
我们构造⼀个简单的⼈⼯训练数据集，它可以使我们能够直观⽐较学到的参数和真实的模型参数的区
别。设训练数据集样本数为1000，输⼊个数（特征数）为2。给定随机⽣成的批量样本特征X∈R^(1000*2)
我们使⽤线性回归模型真实权true_w = [2, -3.4]和偏差true_b = 4.2，以及⼀个随机噪声
项a来⽣成标签.
Y = XW+b+a
其中噪声项a服从均值为0、标准差为0.01的正态分布。噪声代表了数据集中⽆意义的⼲扰。下⾯，让
我们⽣成数据集。
"""
num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
features = torch.from_numpy(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)))
labels = true_w[0] * features[:, 0] + true_w[1] * features[:, 1] + true_b
labels += torch.from_numpy(np.random.normal(0, 0.01, size=labels.size()))
print(features[0], labels[0])

set_figsize()
plt.scatter(features[:, 1].numpy(), labels.numpy(), 1)
plt.show()


batch_size = 10
for x, y in data_iter(batch_size, features, labels):
    print(x, y)
    break

# 初始化模型参数
"""将权值初始化成均值为0、标准差为0.01的正态随机数，偏差则初始化成0"""
w = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32) # num_inputs = 2
b = torch.zeros(1, dtype=torch.float32)

"""之后的模型训练中，需要对这些参数求梯度来迭代参数的值，因此我们要让它们的
requires_grad=True 。"""
w.requires_grad_(requires_grad=True)
b.requires_grad_(requires_grad=True)

lr = 0.03
num_epochs = 150
net = linreg
loss = squared_loss
# 训练模型一共需要num_epochs个迭代周期
for epoch in range(num_epochs):
    # 在每⼀个迭代周期中，会使⽤训练数据集中所有样本⼀次（假设样本数能够被批量⼤⼩整除）
    #x, y 分别是小批量样本的特征和标签
    for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
        l = loss(net(X.to(torch.float32), w, b), y).sum()  # l是有关⼩批量X和y的损失
        l.backward()  # ⼩批量的损失对模型参数求梯度
        sgd([w, b], lr, batch_size)  # 使⽤⼩批量随机梯度下降迭代模型参数

        # 不要忘了梯度清零
        w.grad.data.zero_()
        b.grad.data.zero_()
    train_l = loss(net(features.to(torch.float32), w, b), labels)
    print('epoch %d, loss %f' % (epoch + 1, train_l.mean().item()))

print(true_w, w)
print(true_b, b)
